為實現(xiàn)多光譜數(shù)據(jù)對煤礦區(qū)水體信息提取,以萍鄉(xiāng)市蘆新嶺及周邊煤礦為試驗區(qū),在國內(nèi)外學者對水體指數(shù)法提取水體信息和應用的啟發(fā)下,對試驗區(qū)不同地物的波譜特征進行分析。本文首先利用數(shù)學統(tǒng)計方法建立一種ASTER數(shù)據(jù)綜合歸一化差異水體指數(shù)模型SWI ASTERxy,然后利用這一模型對試驗區(qū)進行水體信息提取。試驗表明,該模型能夠有效地提取礦區(qū)各類水體,還可以運用在ASTER數(shù)據(jù)（或其他多光譜數(shù)據(jù)）對不同區(qū)域不同地物的提取,在遙感地物定量提取上具有很好的效果和潛力,具有一定的推廣價值。 

【文章來源】：測繪通報. 2020,(07)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

試驗區(qū)ASTER影像(123波段合成)

為便于比較，通過不同波段、系數(shù)組合對試驗區(qū)進行了水體信息提取(圖3)，根據(jù)試驗統(tǒng)計結(jié)果(見表6)可以得到，當x=2、y=4、n=2.34時，可以客觀、方便、快捷地將水體信息從植被、建筑物、煤炭中提取出來，此時試驗區(qū)水體提取總體效果最佳(如圖3所示)。即針對試驗區(qū)ASTER數(shù)據(jù)建立的綜合歸一化差異水體指數(shù)為6 結(jié)語

試驗區(qū)主要地物類型有建筑物、水體、植被和煤炭4種，因此本區(qū)水體信息提取時需著重考慮這4種地物。首先從ASTER影像上選取具有代表性的建筑物、水體、植被、煤炭各12個點，得到建筑物、水體、植被、煤炭在9個波段的DN值，如表2所示為各代表性地物中各波段12個點的最大值(MAX)、最小值(MIN)和平均值(AVE)的統(tǒng)計結(jié)果;然后統(tǒng)計出9個波段的平均DN值，得到這4中地物的光譜曲線(如圖2所示)。從光譜曲線可以看出，試驗區(qū)建筑物、水體和煤炭的DN值均從波段1到波段9依次遞減，植被除在第3波段比第2波段的DN值略大外其他波段同樣依次遞減。從地物9個波段平均DN值的光譜曲線可以看出，可見光近紅外前兩個波段的DN值都滿足建筑物>煤炭>水體>植被，而第3波段植被比較異常，該波段的DN值大于其他3種地物。在短波紅外的6個波段中，植被在波段4的DN值大于建筑物、煤炭和水體，在波段5、6、7、8、9的地物DN值為建筑物>水體>煤炭>植被。與TM/ETM+不同，ASTER的地物光譜曲線在短波紅外波段(第4波段開始)的DN值突然變小，因此使用普通的歸一化差異水體指數(shù)對ASTER進行水體信息提取不可行。如本文運用改進的歸一化差異水體指數(shù)(MNDWI)，因試驗區(qū)4種地物的DN值在波段1(對應TM影像的第2波段)中的DN值都大于其在波段4(對應TM影像的第5波段)中的DN值，因此波段運算的結(jié)果是試驗區(qū)均大于0，不能將水體信息從中提取出來。在此本文根據(jù)ASTER數(shù)據(jù)特點及地域變化影響重新建立ASTER數(shù)據(jù)的水體信息提取方法。

【參考文獻】：
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博士論文
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本文編號：3290265